[AIFFEL] 22.Apr.25, AIFFELTHON

Deok Jong Moon·2022년 4월 25일
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오늘의 학습 리스트

  • object detection에서 사용하는 loss function(L1, L2 norm)이 실제로 모델의 성능 측정 지표인 IoU를 개선하는 것과 강한 상관간계가 있지 않다!

  • 딥러닝 Quantization

    • float32 가중치를 uint8로 대응시켜 바꾸면 메모리 공간 사용이 적어지고, 속도 빨라지고 등 하다는 것
    • 이는 큰 네트워크를 quantization할 경우 그 네트워크의 작은 버전보다 오히려 더 가볍고 속도도 빠르고 예측력도 좋다는 것을 통해 실용성을 알 수 있다.
    • https://gaussian37.github.io/dl-concept-quantization/
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'어떻게든 자야겠어'라는 저 아이를 닮고 싶습니다

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